52 个 Apache Spark 面试问题和答案（2025 年）

Spark 针对应届毕业生和有经验者的面试问题

以下是 Apache Spark 面试问题和答案，可帮助新手和经验丰富的数据科学候选人获得理想的工作。

1）什么是 Apache Spark？

Apache Spark 是一款易于使用且灵活的数据处理框架。Spark 可以 Hadoop的、独立或云端。它能够评估各种数据源，包括 HDFS、Cassandra 等。

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2）参考 Apache Spark 解释 Dsstream

Dstream 是一系列弹性分布式数据库，代表数据流。您可以从各种来源（如 HDFS、Apache Flume、Apache 卡夫卡等等。

3）说出 SparkSQL 中可用的三种数据源

SparkSQL 中可用的数据源有：

JSON 数据集
蜂房表
镶木地板文件

4）说出一些Spark中使用的内部守护进程？

spark中使用的重要守护进程有Blockmanager、Memestore、DAGscheduler、Driver、Worker、Executor、Tasks等。

5）定义术语“稀疏向量”。

稀疏向量是一个具有两个并行数组的向量，一个用于索引，一个用于值，用于存储非零实体以节省空间。

6）Apache Spark 支持的用于开发大数据应用程序的语言是什么？

开发大数据应用程序的重要语言用途包括：

爪哇岛
Python
R
Clojure的
斯卡拉

7）创建数据框的方法是什么？

在 Apache Spark 中，可以使用 Hive 中的表和结构化数据文件中创建数据框。

8）解释SchemaRDD

由行对象以及有关每列数据类型的模式信息组成的 RDD 称为 SchemaRDD。

9）什么是累加器？

累加器是只写变量。它们被初始化一次并发送给 worker。这些 worker 将根据写入的逻辑进行更新，并将其发送回驱动程序。

10）Spark生态系统由哪些组成部分？

Spark的一个重要组件是：

火花核心： 它是大规模并行和分布式数据处理的基础引擎
火花流： 该组件用于实时数据流。
火花 SQL: 使用 Spark 的函数式编程 API 集成关系处理
图X： 允许图形和图形并行计算
机器学习库： 允许您在 Apache Spark 中执行机器学习

11）说出使用 Apache Spark 的三个特点

使用 Apache Spark 的三个最重要的特性是：

支持复杂的分析
帮助您集成 Hadoop 和现有 Hadoop 数据
它允许您在 Hadoop 集群中运行应用程序，内存速度提高 100 倍，磁盘速度提高 XNUMX 倍。

12）解释 Apache Spark 中的默认并行级别

如果用户无法指定，则分区数将被视为 Apache Spark 中的默认并行级别。

13）说出三家使用 Spark Streaming 服务的公司

目前已知使用 Spark Streaming 服务的三家公司是：

尤伯杯
Netflix公司
Pinterest

14）什么是Spark SQL？

Spark SQL 是一个结构化数据处理模块，我们可以利用在该数据库上运行的 SQL 查询。

15）解释 Parquet 文件

Paraquet 是许多其他数据处理系统支持的列式文件格式。Spark SQL 允许您对 Parquet 文件执行读取和写入操作。

16）解释一下Spark Driver？

Spark Driver 是在机器的主节点上运行并声明对数据 RDD 的转换和操作的程序。

17）如何在spark中存储数据？

Spark 是一个没有任何存储引擎的处理引擎。它可以从其他存储引擎（如 HDFS、S3）检索数据。

18）解释 Apache Spark 中文件系统 API 的使用

文件系统 API 允许您从各种存储设备（如 HDFS、S3 或本地 Fileyste）读取数据。

19）Spark Engine 的任务是什么

Spark Engine 有助于在集群中调度、分发和监控数据应用程序。

20）sparkContext 的用户是什么？

SparkContent 是 spark 的入口点。SparkContext 允许您创建提供各种数据搅动方式的 RDD。

21）如何在 Spark 中实现机器学习？

MLif是Spark提供的一个多功能的机器学习库。

22）您可以使用 Spark SQL 进行实时处理吗？

无法直接进行实时数据处理。但是，可以通过将现有的 RDD 注册为 SQL 表并优先触发 SQL 查询来实现。

23）Apache 和 Hadoop 之间的重要区别是什么

产品型号	Apache Spark	Hadoop的
速度	比 Hadoop 快 100 倍。	速度适中。
的解决方案	实时批处理功能。	它仅提供批处理。
学习曲线	简便	硬
交互性	它具有交互模式	除了Pig和Hive之外，它没有交互的方式。

24）你能在 Apache Mesos 上运行 Apache Spark 吗？

是的，您可以在 Mesos 管理的硬件集群上运行 Apache Spark。

25）解释分区

分区是将数据划分得更小、更合乎逻辑。它是导出数据逻辑单元以加快处理过程的方法。

26）参考 Apache Spark 定义术语“惰性演化”

Apache Spark 会延迟评估，直到需要时才进行。对于转换，Spark 会将它们添加到计算的 DAG 中，并且仅在导出时请求一些数据。

27）解释广播变量的用法

广播变量的最常见用途是：

广播变量帮助程序员在每台机器上保留一个缓存的只读变量，而不是通过任务发送它的副本。
您还可以使用它们以有效的方式为每个节点提供一份大型输入数据集的副本。
广播算法还可以帮助您降低通信成本

28）如何将 Akka 与 Spark 结合使用？

Spark 使用 Akka 进行调度。它还使用 Akka 在工作进程和主进程之间进行消息传递。

29）哪些基本数据结构 Spark 的

数据框架基础是Spark的基本数据结构。

30）您可以使用 Spark 进行 ETL 过程吗？

是的，您可以使用 spark 进行 ETL 过程。

31）地图变换有什么用？

RDD 上的 Map 转换通过翻译每个元素生成另一个 RDD。它通过执行用户提供的函数来帮助您翻译每个元素。

32）使用Spark有什么缺点？

以下是使用 Spark 的一些缺点：

与 Hadoop 相比，Spark 消耗的数据量非常大。
您无法在单个节点上运行所有内容，因为工作必须在多个集群上不可信。
开发人员在 Spark 中运行应用程序时需要格外小心。
Spark 流不提供基于记录的窗口标准的支持。

33）Apache Spark 的常见用途有哪些？

Apache Spark 用于：
交互式机器学习
流处理
数据分析与处理
传感器数据处理

34）说明 persist() 和 cache() 函数之间的区别。

Persist() 函数允许用户指定存储级别，而 cache() 使用默认存储级别。

35) 命名允许跨不同集群框架以内存速度进行可靠文件共享的 Spark 库。

Tachyon 是一个 spark 库，它允许在各种集群框架之间以内存速度进行可靠的文件共享。

36）Apache Spark 适合哪种类型的机器学习技术？

Apache Spark 非常适合聚类、回归和分类等简单的机器学习算法。

37) 如何在 Apache spark 中删除其他 Rdd 中具有关键值的元素？

为了删除其他 rdd 中存在的具有键的元素，您需要使用 substractkey() 函数。

38）Spark 中的检查点有什么用？

检查点允许程序全天候运行。此外，它有助于使其能够抵御故障，而不受应用程序逻辑的影响。

39）解释谱系图

谱系图信息可按需计算每个 RDD。因此，每当持久 RDD 的一部分丢失时，您可以使用谱系图信息恢复此数据。

40）spark支持哪些文件格式？

Spark支持文件格式json，tsv，snappy，orc，rc等。

41）什么是动作？

Action 帮助你将数据从 RDD 带回本地机器。它的执行是所有先前创建的转换的结果。

42）什么是 Yarn？

Yarn 是 Apache Spark 最重要的功能之一。在 Yarn 上运行 spark 可以实现 spark 的二进制分发，因为它建立在 Yarn 支持之上。

43）解释 Spark 执行器

执行器是运行计算并将数据存储在工作节点上的 Spark 进程。SparkContent 的最终任务将传输到执行器进行执行。

44）在Yarn上运行Spark应用程序时，是否需要在所有节点上安装Spark？

不，您不一定需要在所有节点上安装 spark，因为 spark 在 Yarn 上运行。

45）Apache Spark 中的工作节点是什么？

工作节点是可以在集群中运行应用程序代码的任何节点。

46）如何在 Hadoop MapReduce 中启动 Spark 作业？

MapReduce 中的 Spark 允许用户在 MapReduce 内部运行所有类型的 spark 作业，而无需获取该应用程序的管理员权限。

47) 解释在 Spark 中触发自动清理以管理累积元数据的过程。

您可以通过查看参数“spark.cleaner.ttf”或将长时间运行的作业分成各个批次并将中间结果写入磁盘来触发自动清理。

48）解释Blinkdb的使用

BlinkDB 是一个查询引擎工具，它允许您对大量数据执行 SQL 查询，并在有意义的错误栏中呈现查询结果。

49) Hoe Spark 是否在独立模式下处理监控和日志记录？

是的，由于 spark 具有基于 web 的用户界面，因此它可以在独立模式下处理监控和日志记录。

50）如何识别给定的操作是转换还是动作？

可以根据返回类型来识别操作。如果返回类型不是 RDD，则操作为动作。但是，如果返回类型与 RDD 相同，则操作为转换。

51）您可以使用 Apache Spark 分析和访问存储在 Cassandra 数据库中的数据吗？

是的，您可以使用 Spark Cassandra 连接器，它允许您访问和分析存储在 Cassandra 数据库中的数据。

52）阐述 Spark SQL 和 Hql 之间的区别

SparkSQL是Spark Core引擎中必不可少的组件，它支持SQL和Hive查询语言，且无需改变其语法。

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